Даже далёкие от футбола люди слышали про «Ливерпуль». Команда Юргена Клоппа совершила тихую эволюцию, изменив не только философию игры с мячом, но и подход к организации процессов – как на поле, так и за его пределами.
Давайте остановимся на гипотезе: чем больше платёжная ведомость клуба, тем выше его место в турнирной таблице. Этот тезис подтверждался из года в год, но «красные» уверенно шли против, выступая выше ожидаемого уровня. Разберёмся, причём здесь Process Mining.
Process Mining и профилирование при подборе игроков
Процесс анализа данных в «Ливерпуле» начинается с накопления информации о каждом технико-тактическом действии: количество, направление и точность передач, число успешных отборов и возвратов мяча, интенсивных ускорений и совокупного объёма беговой работы. Затем показатели исследуются с помощью инструментов Process Mining. В результате определяются неэффективные комбинации на половине поля соперника (то есть «узкие места» игровой модели), оптимальные пути улучшения развития атак (определение лучших практик выполнения процесса) и оборонительные бреши.
Главной задачей клубного руководства стало создание интенсивной и непредсказуемой команды. Решением стал подход, сформулированный благодаря внедрению Process Mining. На его основе удалось составить дорожную карту анализа текущих и потенциальных игроков команды:
- поиск футболистов, обладающих необходимыми фитнес-характеристиками для интеграции в тактическую модель. Клуб отказался от продолжительного ручного изучения технико-тактических действий и автоматизировал процесс исследования данных из профильных ИС;
- анализ потенциального вклада новых футболистов в развитие общекомандного стиля. Благодаря информации, полученной при помощи Process Mining, «Ливерпуль» мог сопоставить идеальный процесс внутри собственной модели и исполнение потенциальным новичком в его текущей команде;
- концентрация на игроках с коротким промежутком восстановления и отсутствующей историей серьёзных травм. Сейчас существует достаточно большое количество информационных систем и программных инструментов, связанных со спортивной медициной. Применение Process Mining позволяет выделить наиболее «здоровых» потенциальных новичков;
- фокус внимания на количестве сыгранных игр, а также их плотности и интенсивности;
- системный подход к трансферным выплатам. Не стоит переплачивать за возрастных игроков, прошедших пик формы.
Process Mining как инструмент эффективной замены главной звезды
Структурная трансформация началась в 2018 году с продажи главной звезды. Учитывая агрессивный стиль игры с центром силы в нападении, такой трансфер мог ослабить команду. Спортивный департамент клуба принял решение: полученные средства были конвертированы в развитие оборонительной группы.
Вследствие этого главным селекционным вектором стал подбор футболистов максимального стилевого соответствия в самые проблемные зоны: был усилен центр обороны и приобретён новый голкипер ТОП-уровня. Таким образом, укрепление фундамента позволило «Ливерпулю» максимизировать преимущества используемой тактики: интенсивный прессинг позволил отбирать мяч в более высоких позициях, ловя оппонентов на ошибках в переходных фазах.
Благодаря Process Mining удалось оценить уровень вклада конкретных исполнителей в общую модель, благодаря чему тренеры не просто распределили индивидуальную нагрузку одного между всей командой, но и увеличили ключевые показатели эффективности во всех элементах игры.
Process Mining и анализ соперников
Анализируя идеальные и реальные процессы внутри собственной команды, можно прийти к практическому выводу – такой подход может быть использован и для исследования соперника.
Технология Process Mining позволяет выявить точки наибольшей уязвимости противоборствующей стороны, а порой взглянуть и с неожиданного ракурса. Вспомним одно из дерби против «Эвертона». В «Ливерпуле» обратили внимание на интересную деталь: вратарь соперника не выделяется высоким ростом. Обычно трепетно разыгрывающий мяч «Ливерпуль» изменил стратегию и стал прибегать к дальним ударам.
Давление на чужой половине и последующий отбор мяча ставили голкипера в полупозицию. В конечном счёте 2 из 3 голов той встречи были забиты с дистанции больше 25 метров, что подтверждает эффективность давления на конкретное «узкое место».
Process Mining и управление составом
Небольшой размер состава «Ливерпуля» наряду с требованиями играть больше из-за успеха в континентальных кубках означает, что ростером нужно тщательно управлять, чтобы извлечь максимальную пользу из игроков. Это привело к изменению тактической стратегии – теперь команда чаще контролировала мяч и переходила в энергосберегающий режим.
Аналитическая группа «Ливерпуля» вела учёт подготовки игроков, их мышечной кондиции и результатов на поле. Использование этих данных и сопоставление с уровнем игры в официальных матчах даёт модель связи между тренировочными и игровыми процессами, а также позволяет фиксировать их отклонения друг от друга. Кроме того, это даёт представление о том, как управлять командой в течение сезона, чтобы добиться постоянных оптимальных показателей.
Вместо итогов
Использование Process Mining в футболе – больше частная история, нежели общее правило. Но интеграция его инструментов в дополнение к базовым аналитическим моделям позволяет выявить «узкие места» и уязвимости, что в конечном итоге может улучшить итоговый результат и даже дать старт тихой эволюции, как в случае с «Ливерпулем».